• Science of Emotion and Sensibility
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• v.13 no.1
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• pp.207-214
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• 2010

The aim of this study was to investigate upper and lower limb muscle activity using EMG(electromyogram) sensors while walking and identify normal gait pattern using FSR(force sensing resistor) sensor. Fifteen college students participated in this study and their EMG and FSR signal were measured during stopping and walking trials. EMG signals from upper(pectoralis major and trapezius) and lower limbs(rectus femoris, biceps femoris, vastus medialis, vastus lateralis, semimembranosus, semitendinosus, soleus, peroneus longus, gastrocnemius medialis, and gastrocnemius lateralis) were obtained using the surface electrodes. FSR measured pressures on 8 areas of the sole of the foot during walking. EMG results showed that all muscle activities except for vastus lateralis and semimembranosus during walking had higher amplitudes than stopping. Additionally, muscle activities associated with stance and swing phase during walking were identified. Results on FSR showed that stance and swing phases were detected by FSR signals during a gait cycle. Eight gait phases－initial contact, loading response, mid stance, terminal stance, pre swing, initial swing, mid swing, and terminal swing- were classified.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.10a
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• pp.866-868
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• 2018

본 연구는 표면 근전도를 이용하여 서로 다른 손가락 움직임을 분류하여 일상 생활 속 다양한 사물(e.g, TV, 에어컨 등)을 제어하는 시스템을 개발을 목표로 한다. 손등에 총 4 개의 양극성 전극을 사용하여 피험자 5명으로부터 표면 근전도를 측정하였다. 각 피험자는 검지, 중지, 약지, 소지를 구부리는 동작 및 휴직 상태에 다섯 가지 다른 과제를 각각 3초씩 50회 수행하였으며, 이 때 표면 근전도를 피험자의 손등에서 측정하였다. 측정한 근전도 신호의 분산을 특징으로 추출하여 선형 판별 분석을 적용한 결과 평균 $81.3{\pm}6.3%$의 분류 정확도를 얻을 수 있었다. 추후 분류 정확도 향상을 위한 추가 연구를 통해 시스템의 신뢰도를 더욱 향상시키고 실제 사물을 제어하는 시스템을 개발하고자 한다.

• Journal of Biomedical Engineering Research
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• v.25 no.6
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• pp.479-487
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• 2004

Biopotential signals have been used as command in systems using electrical stimulation of motor nerves to restore movement after an injury to the central nervous system (CNS). In order to use the voluntary EMG (electromyography) among the biopotentials as a control signal for the electrical stimulation of the same muscle for CNS injury patients, it is necessary to remove M-wave of having high magnitude from raw data. We designed an optimal filter for removing the M-wave and preserving the voluntary EMG and showed that the optimal filter is eigen filter. We also proved that the previous method using the prediction error filter(PEF) is a suboptimal filtering in the sense of preserving the voluntary EMG. On basis of the data obtained from a model for M-wave and voluntary EMG and from actual CNS injury patients, with false-positive rate analysis, the proposed adaptive filter showed a very promising performance in comparison with previous method.

• Journal of KIISE
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• v.42 no.12
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• pp.1544-1550
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• 2015

Recently, the development of practical wearable robot interfaces has resulted in the emergence of wearable robots such as arm prosthetics or lower-limb exoskeletons. In this paper, we propose a novel method of wrist movement intention estimation based on a regression technique using electromyography of human bio-signals. In daily life, changes in user arm position changes cause decreases in performance by modulating EMG signals. Therefore, we propose an estimation method for robust wrist movement intention for arm position changes, combining several movement intention models based on the regression technique trained by different arm positions. In our experimental results, our method estimates wrist movement intention more accurately than previous methods.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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• v.48 no.4
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• pp.108-113
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• 2011

In this paper, we propose a new method for robot navigation control through EMG and acceleration sensors which is attached to wrist. The method can remote control with intuitive motion like driving a car. It decide to control whether or not through EMG signal processing. And motion inferring through signal processing from acceleration sensor. Inferred motion is mapped to control command such as 'Forward', 'Backward', 'Left', 'Right'. Accuracy of each motions are over 99%. Control is capable naturally without time delay. Entire system has been implemented and we verified its utility through demonstration.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2002.07d
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• pp.2704-2706
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• 2002

본 논문에서는 항문 괄약근 전용 근전도 센서(Intra-Anal Sensor)를 항문내에 삽입한 후 운동을 하면 시스템 하드웨어와 연결된 80C196KC 마이크로 콘트롤러와 프로그램에 의해서 LED Display 및 스피커 출력을 통해 괄약근 근전도 신호의 크기를 나타내 주며, 컴퓨터와 직접 연결하면 PC상의 모니터 출력을 통해 보다 손쉽게 환자의 상태를 알아볼 수 있도록 Visual C 프로그램을 사용한 윈도우 프로그램을 구현하였다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2007.02a
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• pp.222-227
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• 2007

본 논문에서는 지체장애인들이 유효한 말초신경신호를 이용하여 컴퓨터를 사용할 수 있는 인터페이스를 개발하였다. 손목의 움직임을 통해 아래팔 4부분으로부터 근전도 (electromyogram, EMG) 신호를 추출하였고, 다층 인식 신경망을 사용하여 사용자의 의도를 추출하였다. 이를 통하여 마우스 커서의 움직임을 제어하고, 마우스 버튼을 클릭하는 동작을 할 수 있으며, 시각 디스플레이 장치에 표시된 핸드폰 자판과 같은 유저 인터페이스를 통해 컴퓨터에 글자를 입력할 수 있게 하였다. 추가적으로 Fitts' law를 사용하여 본 인터페이스의 사용성을 평가하였고, 이를 기존연구와 비교함으로써 본 인터페이스의 효용성을 검증하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.11a
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• pp.1218-1220
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• 2012

사람이 근육을 움직여 활동을 하면 근골격근에서 $50{\mu}V{\sim}5mV$의 미세한 전압이 측정된다. 이 신호를 증폭하고 적절한 주파수를 여과시키면 근육의 수축 이완의 정도를 알아내어 움직임이나 동작을 유추해 낼 수 있다. 본 논문에서는 의수 또는 Power-Assist 로봇 등을 사람의 손가락 움직임과 동일하고 더 정밀하게 제어하기 위해 상완 상단부분에서 손가락의 근전도를 측정하는 방식을 연구한다.

• Proceedings of the ESK Conference
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• 1997.10a
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• pp.426-432
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• 1997

본 연구에서는 EMG를 이용한 수리적 parameter를 사용하여동일한 병명(L4/L5 herniated disk)의 요통환자들의 근육활동의 정상 여부를 측정하였다. 특히 본 연구에서는 동작분석기를 사용하지 않고 근 전도의 주기를 판독하여 기존의 연구에서 사용되었던 것보다 측정이간편하고, 주관적 통증 정도가 낮 은 환자를 대상으로 실험함으로써 통증이 parameter에 미치는 심리적 영향을 최소화하였다. 또한 본 연 구에서는 동작주기마다의 근전도 신호의 변이도(variance ratio)를 새로운 parameter로 선정하여 검증하 였다. 측정된 자료를 분석한 결과 quadriceps-hamstrings의 peak time difference와 erector spinae- rectus abdominis의 coexcitation이 통계적으로 매우 유의하게 요통환자와 정상인을 구분해주는 지표임이 확인되었고, rectus abdominis와 externa/internal oblique의 근전도 변이도(variance ratio)가 진단지표 로서 의미가 있음이 밝혀졌다. 본 연구의 방법은 차후 다양한 환자군에 대한 자료와 정상인에 대한 자료를 DB화 함으로써 진단기법으로 사용할 수 있는 가능성을 보여주었다. 이 방법은 차후 요통의 조기 발견과 예 방에 기여할 것으로 기대한다.

• Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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• v.34 no.10
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• pp.1345-1350
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• 2010

Sit-to-stand movement is a basic movement in daily activities. On the basis of this movement, the biomechanical functions of a person can be evaluated. The study of the joint kinematics, moment, and muscle coordination is necessary to understand the characteristics of the sit-to-stand movement. We have developed a motion-based program for inverse dynamics analysis and the electromyogram-based program for muscle force prediction. The joint kinematics and the kinetic results estimated on the basis of obtained motion data, ground reaction force, and electromyogram signals were compared with those reported in previous studies, and the muscle forces determined by the two methods were compared with each other. The methods and programs developed in this study can be used to understand biomechanics and muscle coordination involved in basic movements in daily activities.